Sunken Dream 改

대개 학부 고학년이 되고 졸업할 때가 가까워지면 이런거 적는 사람은 별로 없는 것 같지만,
원래 이런거 기록하기를 좋아하는 사람이고(아버지 피를 이어받은 모양)...
그래서 이번 학기에 듣는 과목에 대한 여러가지 생각들을 적어보았다.

이번 학기에 듣는 과목은 다음과 같다.



멀티미디어 응용 (EKE646)

우리 교수님께서 개설하신 과목인데, 점점 내 입맛(?)에 맞게 과목을 개설하셔서 참 반갑다.

이번 학기에는 feature analysis 중 acoustic/visual feature에 대한 공부,
그리고 AI techniques 에 대한 공부를 하는 모양이다.
특히 AI 관련 기술은 교수님 전공이 아니신데도 강행하시는 것 같아서 무척이나 흥미롭다.
연구실 사람 중에서도 상훈이와 나 정도 밖에 모르는 것인데,
이번 기회로 연구실 사람들에게 AI 기술에 관한 지식 저변이 깔렸으면 하는 바램.

그리고 지난 학기의 교훈을 벗삼아 이번 학기의 학점에는 좀더 신경써야 할 듯 하다.
지도교수님이시라 A+ 을 주실 것으로 기대했는데, A가 나와서 상당히 당혹했다.
흠, 좀더 열심히 하지 않으면...


예비교수자과정(자연계) (CTL820)

일반대학원에 개설된 정원 20명짜리 과목인데, 잽싸게 신청했음. -_-b
제목에서도 알 수 있듯이, '수업하는 방법'에 대한 과목이다.

석사과정 때 처음 개설된 과목인데, 꼭 듣고 싶었던 과목이다.
나름대로 프레젠테이션은 잘 준비도 하고 재밌게 한다는 평가를 듣고 있지만,
최근 들어 연구실 세미나 때 말을 못알아듣는 사람이 늘어나 상당히 당혹스럽다.
(물론 연구 분야가 다른 사람들과 많이 다르다는 것도 특징이라면 특징이지만)

중학교 사회 시간에 한숙희 선생님으로부터 사회 수업에 대한 좋은 평가를 받은 적이 있다.
아마 그때부터 사람들 앞에 나서서 이야기하는 것에 대해 자신감을 가지지 않았나 싶다.
대개 한번도 학급에서 반장을 해보거나 리더쉽을 가질만한 자리에 있어본 사람이 아니면,
이런 자신감을 가지기가 힘들텐데, 어쩌다가 내가 이렇게 된건지(?)
그때의 재능(?)이 다시 살아나면 좋겠지만, 글쎄...

수업을 진행하시는 박인우 교수님께서는 교육공학을 전공하신 분이시다.
첫날 뵈었을 때에는 상당히 카리스마 있으시고 조용조용하신 분이라는 인상.
그리고 최근 서비스 측면에서 교육의 중요성이 강조되는 것에 대해서도 상당히 반영하신 듯 하다.

대학원 과목이라 학생들의 과제 평가에 대해서도 조금 느슨하게 하시는 듯 하지만,
참여하는 학생들의 모습을 살짝 보았을 때 진지한 사람들 뿐이라는 느낌을 받았다.
아무쪼록 좋은 '수련의 시간'이 되었으면 하는 바램이다.

공학과특허의접목 (EKE810)

우리 학과에서 개설된 대단위 과목 중 하나.
지난 학기에 연구실 영환형이 들었던 과목인데, 많이 배우고 오신 것 같은 느낌이었다.

동기들 중에는 논문 대신 특허로 실적을 채운 친구들도 있는 모양이다.
반면 특허는 나에게 있어서는 정말 미지의 영역이다. 실적이 하나도 없으니..
논문은 당해년도 최근 3년의 실적만을 환산하기 때문에 꾸준히 써내야만 하지만,
특허는 일단 유지비를 지불하고 있는 이상 영원히 실적이 유지된다는 장점이 있다.
또, 논문보다 독창성에 대해서 엄격하게 심사되기에,
특히 공학자에게 있어서 개인의 실적 관리를 위해서도 장래성이 많은 방법 중의 하나이다.

주변의 소문을 듣기로는 많은 사람들이 참여하는 과목이고,
학과 세미나처럼 감상문을 제출하기만 하면 어느 정도의 학점이 보장된다고는 하지만,
원래 나는 학과 세미나도 초 진지하게 감상문을 적어서 내는 성격이라(...)
이번 학기에는 특별한 예/복습 없이 엄청난 집중력을 발휘하게 될 것 같다.

그밖의 이번 학기 시간표의 구성에 대한 소감.

지난 학기까지는 꾸준히 학과세미나를 들었지만,
이번 학기에는 석사 때 들은 학과세미나 학수번호가 발목을 잡아 들을 수 없게 되었다.
다시 학과세미나를 들을 수 있는 시기는 아마도,... 2009년 가을 정도려나?

그리고 이번 학기에는 유별나게 전공 과목이 거의 없다 (...)
패턴인식을 듣고 싶었지만 이미 들을대로 들어서 지겨운 과목이고 -_-;
이미 학과에서 들을만한 과목 웬만한 건 다 들어버린 상태이다.
이제 회로 과목이라도 들어야 하는건가? -_-

이번 학기에는 조교도 일절 하지 않는다.
지난 학기 교수님께서 조교나 외부 활동을 지나치게 많이 한다는 경고를 주신 것도 있고,
이번 학기부터는 서울시 장학금도 꾸준히 지급되기 때문에 돈에 얽매일 필요성이 거의 없다.
차라리 그 시간에 나의 내실을 닦고 논문에 집중하는 편이 낫다고 생각된다.
또, 거의 떨어질 것으로 생각되는 전문연구요원 시험도 준비하는 기회가 될수도 있고...

모 저널의 리뷰 요청이 2개나 들어왔는데,
메일을 보니까 Dear Prof. Byeong-jun Han (한병준 교수님께) 란다.
처음에는 별 생각없이 보다가 '아니 이게 뭐야!' 하고 경악했다.

아는 박사 형님께 리뷰어 추천 요청을 드린 적은 있긴 한데,
이렇게 온걸 보니 그 형을 통한게 아니라 걍 자의적으로 보낸 것 같기도 하고..
좀 놀랬다.

추가.
그 형님께서 추천하신 것이었다...!
이제 안심하고 리뷰해도 된다. ^^

This posting is a reserved one, because I've joined to KCC 2008 during two days(6/30 and 7/1).
Many of my friends might know, I've submitted papers to KCC 2008 with 3 years from when I've started laboratory life.

Then, ... see you very soon!

Actually, Experiments based on supervised or non-supervised classification are boring task. When i extract a brand-new feature from source signal(such as audio, video, etc), it seems that i've been a genius or a super guy! I can extract every features from signal! I can analyze all natures! ha ha ha!

...but boring task has just started as many of you know. feature extraction from signal dataset (NOT A Signal) takes long time. In some experiments, I had to wait for 3 days for extracting all features from dataset.

Recently in my task on acoustic analysis, I should wait for 2 days. Many of our laboratory colleagues don't know about the classification job, so they bothered me with 'why don't you work in laboratory?' but i cannot resonse like this: 'why not? if you give me more machines to extract features from dataset...'

Recent classification is being faster and faster because of the advances of classifier. As many graduate students know about Support Vector Machine (SVM), classification job has been an instant task. When I should input training data and label set into SVM, I feel 'refreshment.' the endurance is over, and I can see the result over them. In fact, many of lasts lead to disappointment of accuracy.

I think that many researchers are still following this standardized procedure: creating dataset, extracting feature, and training and verifying them. Have you ever felt something special in your experimental or implementing procedures?

지난 근황에서도 소개드렸듯이 몇몇 분들은 기억하실 것 같습니다.
한동안 자취방을 얻는 것 때문에 꽤 고심했던 것 말이지요.

사실 집의 손을 빌리는 것에 대해서도 많이 고심했던 것은 사실입니다.
그렇지만 등록금의 대부분을 스스로 해결해 온 제 근성에 맞지 않는 것 같고,
또 요즘 동생 유학 때문에 저까지 돈을 쓴다고 하면 미안한 것 같기도 하고...
게다가 슬슬 나이가 나이니 만큼 제 힘으로 해결해야 하겠단 생각이 들더군요.

마침, 평소 다니던 캘리포니아 와우 휘트니스 클럽이 부도났기에,
또 하나 1년치 끊어두었던 고려대학교 하나스퀘어 휘트니스 센터에 다니기 시작했습니다.
한동안 다니다 보니 다음과 같은 묘안이 떠오르더군요.

'연구실의 라꾸라꾸 침대와 적절한 침구 세트, 그리고 휘트니스 센터를 응용한다면..?'

사람은 누구나 의식주가 필요하죠.
초등학교 때 배운 의식주 개념을 다시 한번 일깨워 보면,


입니다. 제가 지금까지 해온 생각에서는,


였던 것도 사실이죠.

그런데 주=연구실 로 옮기면 여러가지가 해결됨을 알 수 있었습니다.

사실 식사 문제는 학교 안 자연계생활관 식당이 해결해줍니다.
약간 맛없기는 해도 조미료가 거의 들어가지 않은 좋은 식단이죠. (식 해결)
의복 문제는 약간 불편하기는 해도 집에서 가져다가 왔다갔다 하는 것으로 해결됩니다.
중간 정도 크기의 여행용 가방을 연구실에 상시 배치해두는 것으로 충분합니다. (의 해결)

마지막으로 주는 단지 몸을 씻고 누울 수 있는 공간이 필요한 것 뿐인데,
씻을 수 있는 공간으로는 우리 럭셔리한 학교 헬스장이,
누울 수 있는 공간으로는 연구실이 그 해결책이 되더군요.
요리는... 귀중한 취미기는 하지만, 나중에 나이들어서 한다고 하고 배제하고..
그래서 주 해결.

그래서 요즘 5박 6일 정도 연구실에서 지내다가 금요일 밤에 집에 돌아가곤 합니다.
뭐, 어떻게 보면 거의 공짜로 양도받은 헬스클럽 평생회원권이 부도가 나서
저의 생활 패턴을 좀더 효율적으로 바꿔준 셈입니다. ^^;

덕분에 지난달 교통비는 38,500원 정도밖에 나오지 않았습니다.
평소 한 달의 절반 정도는 차를 끌고 다니기 때문에 기름값 15만원 정도에,
대중교통비 5~6만원 정도 나오던 것에 비하면 정말 대단한 성과지요.

게다가 은근히 규칙적 식사로 몸도 더욱 좋아지고...
학교에서 상시로 거주하고 있기에 선후배 및 친구들 간의 교류도 원활해집니다.

암튼 대박입니다. ^^
여러분도 직장에서, 연구실에서 퇴근하지 마세요. 당신의 건강과 인맥을 지켜준답니다.
(가족이랑 연인은?)

지난 번 글에서는 말씀드렸을까 모르지만, 넌지시 고생길이 훤하단 암시를 드렸습니다.
무슨 얘기냐 하면, 현재 블로그 주인장은 고생길이 훤한 과목의 조교를 맡아
고생길의 중도를 횡단하고 있는 중에 있다는 겁니다. '~';

요는, 호주에서 오신 L모 교수님의 조교를 맡게 되는 것으로부터 시작됩니다.
오늘 포스팅에서는 조교 초반의 비밀 이야기(?)를 해볼까나요.


외국인 교수님에 대한 조교는 외국어가 웬만큼 되지 않는 이상 다들 안하더군요.
이때 용감하게 하겠다고 나선 것이 바로 이 블로그 주인장. ....
(참고로 보수가 다른 조교에 비해 3~4배는 높다고 해서 달려들었다고 합니다.)

조교를 맡기신 한국인 K모 교수님은 절대 절대 어렵지 않을거라 하셨지만,
사태는 점점 심각해지게 됩니다.


우선 시작은 프로젝터 + 노트북 + 마이크 등을 준비하는 것.
이전까지 해왔던 조교 업무에서는 강사님 또는 교수님이 이런 것들을 직접 준비해오시곤 해서
이번 조교에서도 이런 일들을 해야 할까? 하는 생각이 들었습니다.
게다가 조교를 시키신 또다른 한국인 K모 교수님께서도,
'요즘 조교가 그런 것을 해야 할까? 허허허...' 하고 웃어넘기시고...

그러나 천만의 말씀, 만만의 콩떡.
아무래도 연고가 없으신 외국 초빙 교수님이시다 보니 학내에서 말이 통하지 않아
모든 것을 제가 해야 하는 것으로 결론나더군요. -_-;
안그럴 수가 없는게, 안그랬다가는 교수님이 아무것도 못하게 생긴 겁니다 -_-

그래서 평소에는 가지도 않던 공학관에 매번 들러
프로젝터와 각종 장비들을 들고 창의관으로 가야 하는 불행이 싹트기 시작했어요.


거기서 그친 것이 아닙니다.
많은 학생들이 졸업을 위해 이 과목을 듣다 보니, 수강 인원이 100명에 육박하더군요.
사실 100명 정도 채점하는게 그리 어려운 일인가.. 하고 생각도 해봤지만,
신호 및 시스템 과목은 제가 좋아하는 과목이고 나름대로 잘한다고 생각하는 과목이어서
채점하는 데에 그다지 어려움이 있지 않을거라 생각했습니다.

하지만, 지난번 포스팅에서도 이야기했지만, 교수님께서 좀 독특한 교수법을 쓰시더군요.
덕분에 회로를 다시 공부하고 채점해야 하는 사태가 발생한 것입니다.
학생들이 쓴 어지러운 라플라스 공식들을 이해하고 리모델링하기 위해서
많은 삽질이 필요했습니다. -_-


마지막 쓰리 콤보(3 combo) 째로 들어온 것은 바로 외국어.
시험 채점을 하다가 의문이 생기면 교수님께 가서 물어봐야 합니다.
그러나 평소에 외국인과 놀지도 않던 제가 유창한 영어로 이것저것 질문이 가능했을까요.
결국 첫 한 달 정도는 엄청나게 shy 한 상태로 지내야 했습니다.
지금이야 뭐 이것저것 문법 틀려가면서 물어보긴 하지만...


무엇보다도 중요한 건, 아직 학기가 절반 밖에 지나지 않았다는 점입니다.
앞으로 홍수같이 쏟아지는 과제들과 기말고사를 채점하다 보면 어떻게 될지...

그래도, 예전과는 달리 제대로 된 조교 업무를 하고 있다는 생각에 잘 견디는 중입니다.
다음 학기부터는 조교 업무를 절대 하지 말아야겠단 생각도 하고 있구요. (?)

블로그 주인장은 지금 자신이 다니는 학교의 학부에 개설된
신호 및 시스템(Signal and System) 이라는 과목의 조교를 맡고 있습니다.
아마, 이 과목을 들어보신 분이라면 대충 다음과 같은 것들을 배우는 거라 아실 것 같습니다.


제가 조교를 맡고 있는 이 과목의 교수님은 호주에서 오신 L모 교수님으로,
조금 특이한 강의 스타일을 가지고 계신 분이십니다.

기존의 다른 교수님들은 MATLAB 등의 간단한 어플리케이션을 이용하여 숙제를 내시죠.
그러다 보니 학생들은 신호 및 시스템 과목을 이해하기 위해
단순히 몇가지 공식을 손으로 또는 MATLAB 등의 어플리케이션 상에서 돌려보고
이해하는 것이 끝인 것 같습니다.

그러나 이 교수님은 다르십니다. 일단 continuous system의 이해를 요구하십니다.
즉, 모든 시스템을 RC 및 RLC 회로로 해석하십니다.
그러다 보니 (조교를 포함하여) 회로에 대한 이해가 부족한 학생들은
이 과목을 어려워하는 경향이 생겼습니다.

뭐, 어느 쪽의 방법이 효과적인지는 잘 모르겠지만,
제 개인적인 생각으로는 MATLAB 등의 어플리케이션을 이용한 방법은
신호처리 관련 과목을 금방 이해하는 학생을 많이 양산할 수는 있지만,
그 학생들은 원리를 모르고 그냥 기계적으로 쓰는 학생이 될 수 있다는 점을 강조하고 싶습니다.

물론 회로도 상에서 정의를 이용한 방법은, 처음에는 좀 심하게 재미없겠지만,
아무래도 전기/전력공학이나 반도체 분야부터 시작해서 컴퓨터, 패턴인식에 이르기까지
폭넓게 이해할 수 있는 기본 축을 기를 수 있는 것 같구요.
문제가 있다면 진도가 좀 느리달까...


어쨌든, 기존의 다른 교수님들로부터 '금방 써먹을 수 있는 기술'을 배워오던 저로서는
이번에 제가 조교를 맡고 있는 K모 교수님의 수업이 좀더 쓸모있어 보였습니다.
아무래도 세상의 기본 축을 알고 있으면, 어떤 문제가 생겨도 대처할 수 있으니 말입니다.
또, 기존의 학생들에 비해 자신이 배운 것에 대해 설명하려는 의지가 다들 강하더군요.

앞으로 남은 과제와 숙제가 좀더 있기는 하지만, 좋은 성적을 받기를 바라겠습니다.
수강생 여러분의 행운을 빕니다.

eXAMT (eXtended AMTranscriber)

기능.
- 하나 또는 다수의 wave 파일을 프레임 단위로 분석.
- monophonic signal을 분석하여 time-domain 기반 feature들을 사용하여 노트 추출 가능.

뭐, 연구용 프로젝트로 만든 프로그램이라 화려한 기능은 없습니다.
다만, 눈이 좀 즐거우라고 MATLAB의 기본 컨트롤만 써서 UI를 최대한 이쁘게 만들었어요.
2시간 만의 작업 결과 치고는 흡족함...

이제 웬만하면 monophonic transcription 연구는 접을랍니다 -_-;

링크: 시터스, "티펙 없어도 교통정보 받을 수 있어요"

여러 모로 아쉬운 점이 많이 남는 기사이다.
예전에 연구실에서 모 기업과의 합작으로 네비게이션 과제를 진행하여 참여한 적이 있는데,
연구 초기에 여러가지 아이디어를 수집하던 적이 있었다.

그때 냈던 아이디어 중 하나가,
현재의 통계치와 과거의 데이터베이스 정보를 합쳐서 교통 정보를 제공하는게 어떻냐는 의견을
제시한 적이 있었다. 하지만 예산 등이 부족했기 때문에 그냥저냥 넘어간 것이 된 아이디어였다.

교통 서비스를 이용하는 사용자가 알게 모르게 데이터 수집의 주체가 되고,
자신이 데이터 수집을 하고 있다는 것을 알지는 못하지만,
자주 다니는 길에 대해서는 그 정확도가 점점 향상되는 것이 그 요지였다.

그런데 그것이 벌써 상용화 되다니...